실전 데이터 분석포트폴리오 프로젝트

본 프로젝트를 통해 네 가지 중요한 교훈을 얻을 수 있었다. 먼저, 데이터 분석은 다양한 각도에서 조명 되어야 함을 알 수 있었다. 한 가지 시선에서만 데이터를 바라보고 분석한다면 이는 장님이 코끼리를 만지는 격과 비슷한 것 같다. 여러 각도에서 데이터를 뜯고, 붙이며 활용할 때 더 신뢰있는 분석 결과를 도출 할 수 있음을 알 수 있었다. 다음으로, 깊이 있는 분석 의 중요성을 알 수 있었다. 비록 동원된 분석 기법이 복잡하고 세련되지는 않더라도 단편적인 분석에서 그 깊이를 한 층 한 층 더해가며 심층적인 분석을 하는 것이 인사이트를 발굴하는 하나의 방법임을 알 수 있었다. 또한, 데이터 분석의 결과는 유용해야 함 을 알 수 있었다. 형식적인 분석을 위한 분석은 큰 의미가 없는 듯 하다. 데이터 분석의 결과는 결국 데이터 기반의 의사 결정을 돕는 근거와 방향을 제시할 수 있을 때 가치 가 있는 것 같다. last but not least, 쉬운 표현을 통한 명료한 전달 이 중요함을 알 수 있었다. 다각도 심층 분석을 통해 유용한 결과를 도출했다고 하더라도, 청중이 이를 이해하고 설득되지 않는다면 그 분석은 실패한 분석이 아닐까 싶다. 쉽진 않겠지만, 나의 분석 결과로부터 한 발자국 떨어져 객관적 입장과 시선을 견지할 필요가 있다. 분석 과정에 전혀 참여하지 않은 청중의 시선에서 그들의 이해를 돕기 위한 적절한 시각 자료, 워딩, 내용 전달이 중요한 것 같다.

굉장히 의미있는 결과가 나와서 만족스러운 프로젝트였다. 실제 EDA를 통해 데이터의 특징을 알아보고 그것을 깊이 분석해 실제로 제안할 수 있는 결과까지 도출했다는 점에서 프로젝트 진행 과정도 매끄럽게 흘러갔던 것 같다. 많이 성장할 수 있는 기회였고, 또 이번 프로젝트를 하면서 나 자신을 성찰할 수 있는 기회 도 된 것같다. 나 자신에 대해 성찰한 부분을 서술하자면 1. 하나에 데이터도 보는 관점에 따라 다르게 해석 될 수 있다. 시야를 넓혀서 확인해야된다. (이미 넓어도 더 넓혀야 된다.) 2. 데이터 시각화는 보는 사람에 맞춰서 진행해야된다. 플롯을 선택하는 것 뿐만 아니라 세세한 단위까지 뭘 의미하는 지 명확하게 보여주어야 하기 때문에 꼼꼼하게 확인해야된다. 3. 데이터 시각화는 여러 툴을 사용해 보는 것이 좋다. 각각의 툴마다 장점이 있고 전달력도 데이터마다 툴마다 달라진다.(이전에는 시각화를 할 때 python만 고집했다..) 4. 정말 데이터는 내 입맛에 맞게 존재하지 않는다. 5. 팀 활동에서는 협력이 제일 중요한 것 같다. 협력을 하게 되면 내가 보지 못했던 것을 팀원이 보여주고 팀원이 보지 못했던 것을 내가 알려줄 수 있다. 그에 따라 퀄리티도 높아지게 되어있다.

분석면에 있어서는 데이터가 워낙 방대하다 보니 분석할 수 있는 방법이 저희가 생각하지 못한 갈래로 나아갈 수도 있었을 거라 생각 합니다. 시간이 더 주어졌더라면 좀 더 다양하게 분석을 할 수 있었을 텐데 하는 아쉬움이 들기도 하는데요. 그렇지만 여태 간단한 EDA만 분석해 본 저로써는 강사님의 피드백을 통해 심화된 분석으로 나아가는 Deep Dive까지 뻗어나갈 수 있어서 데이터 분석에 대한 감(?)이 잡히는 프로젝트 였습니다. 역시나 주제 선정과 EDA가 가장 중요한 과정이구나를 또 한 번 깨닫게 되었죠. 개인적인 소감으로는.. 프로젝트 경험도, 도메인에 대한 지식도 여러모로 부족한 상태에서 시작된 저였습니다. 짧은 기간 동안 정말 어디 가서 못 얻을 정도로 많이 배웠고 저를 더 채찍질할 수 있는 계기가 되었던 프로젝트였습니다.  취준생(아직 휴학생..😅)으로 실무경험도 없고 경력자분들과 일해본 경험은 더더욱 없었는데요. 배정받은 팀원들과 모여서 첫 회의를 진행하는 날부터 '내가 많이 부족하구나, 잘하는 게 아니었구나'를 되게 크게 느꼈습니다. 상대방의 실력이 너무 뛰어나 상대적으로 제가 못나 보인다기보단 스스로가 잘하고 싶은, 나 스스로에게 잘하는 사람으로 보여주고 싶은 마음이 크던 저여서 매번 진행된 회의를 통해 '~한 부분에서 ~한 점을 더 생각해 보자', '~를 통해 ~을 얻어야겠다', '더욱 분발하자!' 다짐했습니다. 정말 역시 경력은 무시 못하는지,, 멋진 팀원들을 만나 아주 좋은 경험이 되었던 프로젝트였습니다!!

그냥, 정말 단순하게, 파이썬 프로젝트보다 한 10배정도 고생한 느낌 이었다. SQL 쿼리문 작성 실력의 문제는 아니었다 . 어느정도 쿼리문은 익숙해졌었고, 프로그래머스 고득점 KIT 정도는 거의 다 풀 수 있을 정도로 연습해놓았으니, 검색하면서 작성을 못할 정도는 아니었던게지. 첫번째 막막함은 데이터의 부족이었다. 나한테 어떤 자료가 구체적으로 필요한지 알고는 징징 거렸던건가? 프로젝트를 마친 후에는 이런 반성을 하게 되었다. 두번째 어려움은 멤버의 부족이었다. 3명이라는게 문제는 아니었다. PPT는 대학에 다닐때도 한두번 만들어본게 다인지라, 발표를 하면 했지, 이런 시각화 자료를 만들어 본게 처음이었다 . 세번째 고통은 강사님의 피드백 이었다. 유독 우리가 많이 해맨건 사실이다. 그러다보니, 강사님의 구체적인 피드백들이 좀 머랄까,, 두렵고 좀 상처였다. 발표는 잘 마무리되었다. 물론 다른 팀에 비해서, 조금 깊이가 얕고, EDA를 통한 설득이 부족했다는 평을 듣긴 했지만, 이제 첫 삽을 뜬것 같으니 열심히 해보자는 칭찬도 받았다. 그냥 좀 울컥했다 하하. 이 프로젝트를 조금 더 발전시키고 싶다. 조금 더 발전시켜서, 나를 소개하는 포트폴리오로 사용하고 싶다 . 결국 버티니깐, 끝에서 잔잔한 재미를 찾게 된 것 같아서 기쁘다.

열흘동안 방대한 데이터셋을 붙잡고 이리 썰어보고, 저리 썰어보고 하면서 의미를 찾아나가는 과정은 힘들지만 재밌었다. 팀원들과 협업을 하는 과정에서 커뮤니케이션 능력의 중요성도 많이 느꼈다. 프로젝트를 진행하면서 개인적으로 풀어보고 싶은 문제들, 호기심가는 데이터들도 생기기 시작했고, 부트캠프가 끝나더라도 이런거 저런거 해봐야 겠다는 의지와 자신감이 생겼다. 가설을 설정하고 그 가설에 따라 데이터 분석을 해서 의미를 찾고, 그 찾은 의미에서 또 다른 문제점을 발견하고, 그럼 그 문제점에서 다시 또 데이터분석으로 파고들고.. 그리고 결론이 났으면 그 결론에게 '진짜 맞아?'라는 질문을 던지며 여러 각도에서 검증하고.. 이 과정을 반복하면서 내 주장의 설득력 높이는 것이 데이터 분석의 과정일텐데 큰 설계도를 그리는 것과 디테일하게 파고드는 능력 모두 중요 하다고 깨달았다. 그리고 한 가지 신기한 점이 있다면 주제를 잡고 검증하는 과정이 워낙 어렵다 보니 그 수단이라고 할 수 있는 python이나 sql, 또는 시각화 같은 스킬들이 비교적 쉽게 느껴졌고 (그렇다고 능숙하게 다룰줄 안다는 건 아님) 자신감도 많이 생겼다는 것이다.

- 가장 어려웠던 점 특히 프로젝트 시작 약 5~7일 동안은 분석과 주제 구상에 시간을 많이 들였는데, 애매하게 잡힌 주제 탓에 결과가 잘 정리되지 않았습니다. 강의를 통해 강사님이 “문제점을 보이면서 찾아라”라고 말씀 하셨는데, 이미 대략적인 분석은 한 상태였지만 “이 데이터를 누구에게 어떤 방식으로 보여줄 것인지, 궁극적으로 무엇을 하고 싶은지”까지는 깊이 고려하지 못했던 점이 힘들었습니다. - 가장 좋았던 점 아무래도 강사님과 팀별로 진행했던 디브리핑 시간이 가장 좋았습니다 . 프로젝트 기간 중 발표가 있었는데, 각각 30분 정도씩 강사님을 만나 막혔던 부분이나 궁금증을 모두 해소할 수 있었습니다. 또한 우리가 프로젝트를 올바른 방향으로 잘 진행하고 있다는 확신을 얻게 되어, 큰 힘을 얻어 마무리를 지을 수 있었습니다. 강사님과의 시간 활용에 따라 프로젝트 흐름을 점검할 수 있었고, 우리가 필요로 하는 정보를 얻을 수 있는 소중한 시간 이었습니다. 이번 프로젝트를 진행하며 서서히 어려움도 많았습니다. 아르바이트를 주 5회씩 했던 탓에 평일에는 오전 9시부터 오후 6시 사이에 팀원들과 시간 맞추기가 쉽지 않았습니다. 그럼에도 분석 프로젝트 자체가 무척 재미있었고, 덕분에 “데이터 분석 지망생이라도 프로젝트를 두려워할 필요가 없다”는 자신감을 얻게 된 값진 경험 이었습니다.

이번 SQL 프로젝트는 파이썬 프로젝트와는 조금 다른 느낌으로 깨달은 점이 많은 프로젝트 였다. 비즈니스 모델과 도메인 지식에 대한 이해가 없으면 분석한 내용을 제대로 이해하기 힘들다는 점, 데이터 분석시 방향성을 잃지 않으려면 왜 이 분석을 진행해야되며 고객/판매자/기업 어느 입장에 초점을 맞춰서 분석을 진행할것인지에 대한 설정이 중요하다는 점, 분석한 결과를 시각화 할 때 다양한 수치가 있지만 그 중에서 어떤게 더 적절할것인지를 잘 선택해야된다는 점 등등 많은 것을 배울 수 있었다. 이번 프로젝트에서도 역시나 부족함을 많이 느꼈다. SQL은 파이썬보다 데이터를 추출하는거에 있어서 조금 더 수월하다 느껴졌지만 문제는 스토리 텔링과 EDA, 시각화 방식이었던 것 같다. 아무래도 같은 주제를 가지고 분석한 다른팀들도 있다보니까 잘한 팀과 비교도 되고 스스로 생각하기에도 스토리텔링이 어색하다고 느껴진 부분들이 있었기에 그런점들은 다음번 프로젝트때 개선해나갈 수 있도록 노력해야겠다는 생각을 했다. 개인적으로 잘했다고 생각하는 부분은 브라질이라는 나라, 이커머스 시장에 대한 조사를 최대한 많이 해보고, 포기하지 않고 끝까지 최선을 다했다는 점이다. 이번 프로젝트하면서 VPN 우회도 처음해보고, 챗GPT의 도움도 많이 받고 여러 경험을 해보았다. 데이터분석에서 제일 중요한건 어떤 관점을 갖고 분석을 하는지가 제일 중요한게 아닐까라는 생각이 든다. 남들과 비슷한 관점에서 생각하면 인사이트를 도출하는게 쉽지 않은 것 같다. 나만의 생각을 이야기로 잘 풀어내서 다른사람들이 고개를 끄덕이게 만드는 것 그것이 결국 데이터 분석의 목적 이 아닌가 싶다.